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![arXiv:2103.07526v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\13d169c8c09cf8581f8591c9605b6a4022cde515.webp)
arXiv:2103.07526v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 11 日
量子计算的标准方法基于这样一种想法：通过添加“魔法”量子态，将经典可模拟和容错操作集提升为通用集。在此背景下，我们开发了一个通用框架来讨论可用的非理想魔法资源相对于理想所需资源的价值。我们挑选出一个量，即量子辅助魔法鲁棒性 (QRoM)，它衡量通过基于准概率的方法用非理想资源模拟理想资源的开销。这将最初为嘈杂中尺度量子 (NISQ) 设备开发的错误缓解技术扩展到量子位被逻辑编码的情况。QRoM 展示了如何通过添加嘈杂魔法资源来增强量子电路的经典准概率模拟，并能够构建显式协议，在经典模拟和理想量子计算机之间进行插值。
使用人工智能 (AI) 深度卷积神经网络自动检测肺癌：叙述性文献综述
共计 648 篇文章由两位在肺部重症监护和医院医学领域拥有 10 多年经验的资深医生挑选出来。用于搜索和挑选文章的数据库是 PubMed/MEDLINE、EMBASE、Cochrane 图书馆、Google Scholar、Web of science、IEEEXplore 和 DBLP。所选文章的年份范围为 2008 年至 2019 年之间。从 648 篇文章中挑选出 4 篇，纳入标准如下：1) 18-65 岁，2) CT 胸部扫描，2) 肺结节，3) 肺癌，3) 深度学习，4) 集成和 5) 经典方法。本叙述性评论中使用的排除标准包括：1) 年龄超过 65 岁，2) 正电子发射断层扫描 (PET) 混合扫描，3) 胸部 X 光 (CXR) 和 4) 基因组学。模型性能结果指标通过敏感性、特异性、准确性、受试者工作特征 (ROC) 曲线和曲线下面积 (AUC) 进行测量和评估。
通货膨胀降低法案中的部分健康条款
初步谈判于 2023 年启动，届时部长将公布入选药品清单，并于 2026 年第一轮 MFP 生效时结束。（接下来的每一年，谈判过程都会在新的 MFP 生效日期前两年左右开始。）每年，部长都会从 B 部分中总支出最高的 50 种合格单一来源药品和 D 部分中的 50 种此类药品（不包括已入选的药品）中挑选出进行谈判的药品。要符合谈判资格，化学药品必须已获得美国食品药品管理局 (FDA) 批准至少 7 年，生物制品必须已获得许可至少 11 年。要符合谈判资格，合格药品不能有仿制药或生物类似药替代品。该计划侧重于市场竞争有限的单一来源药品。
考虑 tracrRNA 序列中的细微变化可改善 CRISPR 筛选的 sgRNA 活性预测
CRISPR 技术是研究基因组功能的强大工具。为了帮助从众多可能的选项中挑选出对目标靶标具有最大功效的 sgRNA，几个研究小组开发了预测 sgRNA 靶向活性的模型。尽管多种 tracrRNA 变体通常用于筛选，但现有的模型在提名 sgRNA 时都没有考虑到这一特征。在这里，我们开发了一个靶向模型，规则集 3，它可以对多种 tracrRNA 变体做出最佳预测。我们在一个新的 sgRNA 数据集上验证了规则集 3，该数据集涵盖了必需和非必需基因，与之前的预测模型相比有显著的改进。通过分析 tracrRNA 变体之间 sgRNA 活性的差异，我们表明 Pol III 转录终止是 sgRNA 活性的重要决定因素。我们期望这些结果能够提高 CRISPR 筛选的性能，并为未来对 tracrRNA 工程和 sgRNA 建模的研究提供参考。
SIGAR 21-20-IP 美国资助的阿富汗资本资产
SIGAR 从其先前报告中评估的所有美国资助的资本资产清单中挑选出 60 项资产（价值 7.921 亿美元）进行判断性分层抽样，进行后续检查以收集有关资产使用和状况的更多最新数据。SIGAR 发现，在所检查的 60 项资本资产中，有 37 项按预期使用，包括几项之前未使用或废弃的资产。但是，SIGAR 还发现，有 10 项资产被使用但未用于其预期用途，9 项未使用或废弃，3 项仍在建设中且尚未准备好投入使用，1 项资产的状态尚不明确。此外，50 项资本资产在上次评估后已经恶化或继续恶化。尽管后续检查发现大多数资产都按预期使用，但 SIGAR 发现，样本中所有 60 项资产的总成本中有 7.238 亿美元（占总成本的 91%）用于未使用或废弃的资产、未按预期使用、已损坏、已毁坏或以上情况兼而有之的资产。
清洁港口科尔法克斯露天焚烧的替代方案 - ...
废物能量处理是一项国际挑战，许多国家都积极参与处理废弃或不合格的炸药、推进剂、过时弹药、过去冲突中未爆炸的弹药、采矿和石油压裂作业产生的废弃炸药、烟花和其他自燃材料。CHC 爆炸物废物处理设施是美国仅有的三家接受和处理爆炸性危险废物的成熟商业设施之一。国防部 (DoD) 拥有和运营着许多处理设施，用于处理废弃的军用炸药、弹药和推进剂。最近，路易斯安那国民警卫队被要求签订一个新的热处理系统，以处理路易斯安那州明登营的 1500 万磅 M-6 推进剂和 300 万磅其他炸药。明登营对话小组从众多提议技术中挑选出一套密闭燃烧炉和相关污染消除系统，并获得了环境保护署 (EPA) 的批准，用于处理大量单一推进剂和清洁燃烧点火器。该系统已安装完毕，承包商 Explosive Service International Inc. (ESI) 已销毁超过 1100 万磅的 M-6，预计 2017 年 5 月完工。
Leica MS50/TS50/TM50 - 用户手册 - 知识库
注意 使用远程控制产品时，可能会挑选出并测量无关目标。注意事项：在远程控制模式下测量时，请务必检查结果的合理性。注意 将产品指向太阳时要小心，因为望远镜的功能相当于放大镜，可能会伤害您的眼睛和/或导致产品内部损坏。注意事项：请勿将产品直接指向太阳。警告 在动态应用（例如放样程序）期间，如果用户不注意周围的环境条件（例如障碍物、挖掘或交通），则有发生事故的危险。注意事项：产品负责人必须让所有用户充分了解存在的危险。警告 工作现场固定不充分可能导致危险情况，例如在交通、建筑工地和工业设施中。注意事项：始终确保工作现场得到充分保护。遵守有关安全和事故预防以及道路交通的规定。警告 如果产品使用的配件未正确固定，并且产品受到机械冲击（例如撞击或掉落），则产品可能会损坏或人员受伤。注意事项：设置产品时，请确保配件正确调整、安装、固定并锁定到位。避免使产品受到机械应力。
如何成为计算神经科学的现实主义者
本文即将由 Synthese 发表。最终版本可能包含微小更改，请引用已发布的版本。如何成为计算神经科学的现实主义者 Danielle J. Williams 华盛顿大学圣路易斯 danielle.williams@wustl.edu 摘要 最近，一种现实主义版本已被提出来解决计算神经科学中使用的简化策略（Chirimuuta，2023；2024）。根据这种观点，计算模型为我们提供了有关大脑的知识，但不应以任何意义从字面上理解，甚至拒绝大脑进行计算的想法（计算主义）。我承认需要考虑神经科学中的简化策略以及它们如何有助于我们对计算模型的解释；但是，我认为我们是否应该接受或拒绝关于大脑的计算主义是一个单独的问题，可以通过物理计算的哲学理论独立解决。这认真对待了大脑进行计算的想法，同时也对神经科学中的计算模型采取了类比立场。我将这种现实主义称为“类比计算现实主义”。类比计算现实主义是一种现实主义观点，它致力于计算主义，同时采用某些计算模型来挑选出真实的模式（Dennett，1991；Potochnik，2017），这些模式提供了一种可能性解释，同时不考虑模型实际上是在大脑中实现的。
商业人工智能
如果你认为你的企业不值得为机器学习而烦恼，那就想想你的竞争对手可能会怎么做。谷歌现在将其作为产生搜索结果的第三大权重因素。亚马逊将其用于计算机视觉，以便机器人团队可以从仓库中的一百万件物品中挑选出要运送的货物包裹。伦敦的 Stratified Medical 公司正在使用它来发现人类错过的数据模式，从而识别潜在的新药。越来越多的公司正在使用认知智能（也称为机器学习、人工智能或 AI）和神经网络来做人们不想做的工作，因为它重复性太强，或者它涉及的数据规模对于任何人或团体来说都太大。例如，谷歌的照片应用会将智能手机上的照片上传到搜索公司服务器上的帐户；在那里，你可以搜索“狗”或“猫”或“山”，系统会在你的照片中找到它们，而无需你或任何其他人明确标记它们。谷歌的机器学习系统会分析图片，找出其中的内容，并在 2 亿用户和数十亿张图片中完成这一工作。没有人愿意这样做；没有一个团体能做到。但人工智能不仅仅是一项面向消费者的技术。其使用规模可能非常巨大。累计世界
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。